الروبوتات
تستخدم الذكاء الاصطناعي المظهر المرئي لتخمين المسافات للأجهزة الطائرة بدون طيار
تم تطوير عملية تعلم جديدة تعتمد على التدفق البصري من قبل فريق من الباحثين في جامعة دلفت للتكنولوجيا وجامعة العلوم التطبيقية في ويستفاليا، وتتيح للrobots تخمين المسافات من خلال المظهر المرئي للأجسام في مجال الرؤية. يمكن أن يشمل المظهر المرئي عوامل مثل الشكل واللون والنسيج.
من خلال استخدام استراتيجية التعلم هذه القائمة على الذكاء الاصطناعي، يمكن تحسين ملاحة الطائرات بدون طيار الصغيرة.
نشر المقال الشهر الماضي في Nature Machine Intelligence.
الrobots مقابل الحشرات
为了 تمكين الطائرات بدون طيار الصغيرة من امتلاك نفس مستوى الاستقلالية الذي نراه في المركبات ذاتية القيادة الكبيرة، يجب أن تظهر نفس المستوى من الذكاء المتقدم الموجود في الحشرات الطائرة، والتي يمكن أن تتم من خلال أنظمة الذكاء الاصطناعي الكفءة.
الطائرات بدون طيار الصغيرة الحالية في السوق لا تحمل كمية كافية من المستشعرات وطاقة المعالجة على متنها، وهو واحد من أكبر التحديات المحيطة بهذه التكنولوجيا.
في العالم الطبيعي، تعتمد الحشرات على “التدفق البصري”، وهو كيفية تحرك الأجسام في مجال رؤية الحشرة. هذا التدفق البصري هو ما يمكّنها من الهبوط على الزهور وتجنب المفترسين. ما هو مفاجئ حول هذا التدفق البصري هو أنه بسيط، على الرغم من استخدامه لأداء مهام معقدة.
غيدو دي كرون هو أستاذ المركبات الجوية الدقيقة الملهمة بالطبيعة واول مؤلف للمقال.
“بدأت أعمالنا على التحكم في التدفق البصري من خلال الحماس حول الاستراتيجيات البسيطة والأنيقة التي تستخدمها الحشرات الطائرة”، قال. “然而، تطوير أساليب التحكم لتطبيق هذه الاستراتيجيات في الطائرات بدون طيار الصغيرة كان بعيدًا عن التطرف. على سبيل المثال، طائراتنا بدون طيار لن تهبط في الواقع، ولكنها بدأت في التذبذب، وتتحرك باستمرار لأعلى ولأسفل، فقط فوق سطح الهبوط”.
https://www.youtube.com/watch?v=A50Wl311rmU&feature=emb_title
التدفق البصري
هناك قيودان رئيسيان للتدفق البصري. أولاً، يوفر معلومات مختلطة حول المسافة والسرعات، ولا يوفر معلومات حول كل من هذين بشكل منفصل. ثانيًا، التدفق البصري صغير جدًا في الاتجاه الذي تتحرك فيه الطائرة بدون طيار، مما يترتب عليه عواقب على تجنب العوائق. بعبارة أخرى، يصعب على الروبوت أكثر تحديد الأجسام التي يتحرك تجاهها.
“لقد أدركنا أن كلا مشكلة التدفق البصري سيتلاشيان إذا كانت الروبوتات قادرة على تفسير ليس فقط التدفق البصري ولكن أيضًا المظهر المرئي للأجسام في بيئتها”، قال غيدو دي كرون. “هذا سوف يسمح للروبوتات برؤية المسافات إلى الأجسام في المشهد بشكل مشابه لطريقة رؤية البشر للمسافات في صورة ساكنة. السؤال الوحيد كان: كيف يمكن لروبوت أن يتعلم رؤية المسافات مثل ذلك؟ “
في النهج الجديد الذي طوّره الباحثون، تعتمد الروبوتات على التذبذبات لتعلم ما تبدو عليه الأجسام في بيئتها اعتمادًا على المسافة. على سبيل المثال، يمكن لطائرة بدون طيار أن تتعلم كيفية دقة نصع العشب اعتمادًا على الارتفاع الذي هي عليه أثناء الهبوط.
كريستوف دي فاجتر هو باحث في جامعة دلفت للتكنولوجيا وشارك في تأليف المقال.
“التعلم لرؤية المسافة من خلال المظهر المرئي أدى إلى هبوط أسرع وأكثر سلاسة مما حققناه من قبل”، قال. “علاوة على ذلك، لتجنب العوائق، كانت الروبوتات قادرة الآن على رؤية العوائق في اتجاه الطيران بوضوح. لم ي cảiع هذا الأداء فقط أداء الكشف عن العوائق، ولكنه سمح لروبوتاتنا بالتسريع”.
التنمية الجديدة ستكون لها عواقب على الطائرات بدون طيار التي لديها موارد محدودة، وهي مفيدة بشكل خاص لتلك التي تعمل في بيئة محددة.
